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这些数据改变了人工智能研究，甚至可能改变了世界
ImageNet数据集的创建已经演变成一场年度竞赛，看哪种算法能以最低的错误率识别数据集中的对象。
信贷:杰夫赵/美联社
2006年，李飞飞开始思考一个想法。
李是伊利诺伊大学香槟分校(University of Illinois Urbana-Champaign)新上任的计算机科学教授，她看到学术界和人工智能(AI)行业的同事们都在反复强调同一个概念:不管数据如何，更好的算法会做出更好的决策。
但她意识到这种方法的局限性——如果它所学习的数据不能反映真实世界，那么最好的算法就不能很好地工作。
她的解决方案是:构建更好的数据集。
“我们决定要做一些历史上完全前所未有的事情，”李说，她指的是最初将与她合作的一个小团队。“我们要绘制出整个物体的世界。”
得到的数据集被称为ImageNet。该数据集最初发布于2009年，当时只是贴在迈阿密海滩一个会议中心角落的研究海报，但很快就演变成一场年度竞赛，看哪种算法能以最低的错误率识别数据集图像中的物体。许多人将其视为当今世界正在经历的人工智能繁荣的催化剂。
从石英
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